File xG: Mengungkap Metrik Terpanas Sepak Bola

Dengar, jika Anda pernah menghabiskan waktu di sekitar diskusi sepak bola selama lima tahun terakhir, Anda pasti pernah mendengar "xG." Expected goals. Ini adalah statistik yang semua orang kutip, yang konon memberi tahu Anda siapa yang *seharusnya* mencetak gol. Tapi apa sebenarnya itu? Dan mengapa rasanya separuh orang yang membicarakannya tidak benar-benar memahaminya?

Ini versi bahasa Inggris sederhana: xG adalah ukuran statistik yang memberi tahu Anda seberapa besar kemungkinan sebuah tembakan menghasilkan gol. Anggap saja seperti skor probabilitas, dari 0 hingga 1. Tembakan dengan xG 0,1 berarti, rata-rata, tembakan serupa dicetak 10% dari waktu. Tembakan dengan xG 0,7 berarti dicetak 70% dari waktu. Ini tidak peduli dengan kualitas penembak – ini hanya peduli dengan karakteristik tembakan. Ini bukan FIFA Street, ini angka-angka yang dingin dan keras.

Bagaimana cara menghitungnya? Ini bukan orang di ruang bawah tanah dengan papan tulis. Perusahaan data, seperti Opta atau Stats Perform, menggunakan data historis dari ratusan ribu tembakan. Mereka memasukkan kumpulan data besar ini ke dalam algoritma yang mempertimbangkan banyak faktor untuk setiap tembakan. Yang utama di antaranya: jarak ke gawang (tembakan dari 6 yard memiliki xG lebih tinggi daripada 30 yard, jelas), sudut ke gawang (lurus lebih baik daripada sudut sempit), jenis assist (umpan terobosan lebih baik daripada umpan silang yang penuh harapan), dan bagian tubuh (kepala vs. kaki). Bahkan hal-hal seperti apakah itu rebound, apakah tembakan diambil setelah dribel, atau apakah bek menghalangi garis ke gawang juga diperhitungkan. Opta, misalnya, telah menganalisis lebih dari 300.000 tembakan sejak 2010 untuk membangun model mereka. Ini adalah binatang yang canggih.

"Peluang besar," dalam dunia xG, biasanya didefinisikan oleh Opta sebagai situasi di mana seorang pemain diharapkan untuk mencetak gol. Meskipun tidak ada nilai xG tetap yang secara universal mendefinisikan "peluang besar," mereka umumnya adalah tembakan dengan nilai xG 0,35 atau lebih tinggi. Ini biasanya situasi satu lawan satu, tembakan dari jarak sangat dekat, atau sundulan terbuka. Pikirkan Erling Haaland yang mencetak gol dari enam yard setelah umpan balik – itu adalah peluang besar. Bukan tembakan spekulatif dari luar kotak penalti yang mungkin memiliki xG 0,02.

Mari kita lihat ikon yang menentang xG, atau mungkin, yang hanya menjadi alien: Erling Haaland. Di musim Premier League 2022-23, Haaland mencetak 36 gol yang menakjubkan. xG-nya untuk musim itu adalah 28,3. Itu berarti, berdasarkan kualitas peluang yang dia dapatkan, seorang penyelesai rata-rata secara statistik akan diharapkan mencetak sekitar 28 gol. Haaland melampaui xG-nya hampir 8 gol, margin yang benar-benar konyol yang menunjukkan penyelesaian elitnya. Dia tidak hanya mendapatkan peluang bagus; dia mengonversinya dengan tingkat yang gila. Dia juga memiliki 16 "peluang besar yang terlewatkan" musim itu, tetapi tingkat konversinya pada peluang keseluruhan masih luar biasa.

Di sisi lain, Anda mendapatkan tim yang secara konsisten melampaui xG mereka, menunjukkan penyelesaian yang efisien atau mungkin hanya keberuntungan. Brighton & Hove Albion, misalnya, di musim Premier League 2022-23, mencetak 72 gol dari xG 60,5. Mereka mencetak 11,5 gol lebih banyak dari yang diharapkan, yang merupakan kinerja yang signifikan. Ini bisa menjadi tanda tim dengan penyerang klinis, tetapi juga sesuatu yang diawasi ketat oleh analis data karena kinerja yang berlebihan seperti itu bisa tidak berkelanjutan selama beberapa musim. Biasanya, hal-hal kembali ke rata-rata.

Kemudian Anda memiliki tim yang berkinerja buruk. Chelsea di musim 2022-23 adalah contoh utama. Mereka hanya mencetak 38 gol dari xG 55,4, yang berarti mereka mencetak 17,4 gol lebih sedikit dari yang diharapkan. Kinerja buruk yang masif ini adalah alasan besar mereka finis di urutan ke-12 di liga meskipun sering menciptakan peluang bagus. Ini menunjuk langsung pada perjuangan mereka yang terdokumentasi dengan baik di depan gawang, dengan pemain seperti Kai Havertz dan Pierre-Emerick Aubameyang berjuang untuk mengonversi.

Begini: xG tidak sempurna. Ini tidak memperhitungkan setiap variabel. Tembakan yang mengenai punggung kaki versus sisi kaki, atau tembakan yang ditempatkan dengan baik ke sudut atas versus ditembakkan langsung ke kiper, tidak sepenuhnya ditangkap. Ini juga tidak memperhitungkan kesalahan pertahanan yang tidak secara langsung menjadi bagian dari tembakan itu sendiri. Dan mari kita jujur, kepercayaan diri pemain atau tekanan pertandingan derby tidak ada dalam algoritma. Tapi ini adalah alat terbaik yang kita miliki untuk mengevaluasi kualitas peluang secara objektif. Ini membantu kita melewati emosi "dia seharusnya mencetak gol itu" dan mendapatkan sesuatu yang lebih nyata.

Pada akhirnya, xG membantu kita memahami apakah sebuah tim menciptakan peluang bagus dan apakah penyerang mereka mengonversinya. Ini adalah metrik dasar untuk analisis sepak bola modern. Pendapat saya? Manajer mana pun yang mengabaikan xG pada dasarnya mengemudi dengan mata tertutup.

Musim depan, saya memprediksi Manchester United akhirnya akan memperbaiki serangan mereka dan melampaui xG mereka setidaknya 5 gol di liga, sebagian besar berkat Rasmus Højlund yang menemukan performanya.